Keras双向“ RuntimeError：您必须在使用模型之前对其进行编译。” 编译完成后

Question

我正在尝试创建一个小的双向递归神经网络。模型本身编译时没有错误，但是在尝试拟合模型时出现错误，指出应该首先编译。请参见下面的代码片段：

# fourth recurrent model, bidirectional
bidirectional_recurrent = Sequential()
bidirectional_recurrent.add(Bidirectional(GRU(32, input_shape=(int(lookback/steps), data_scaled.shape[-1]))))
bidirectional_recurrent.add(Dense(1))

bidirectional_recurrent.compile(optimizer='rmsprop', loss='mae')

bidirectional_recurrent_history = bidirectional_recurrent.fit_generator(train_gen, steps_per_epoch=500, epochs=40,
                                               validation_data=val_gen, validation_steps=val_steps)

RuntimeError：必须先编译模型，然后再使用它。

我使用相同的设置来训练单向RNN，效果很好。任何帮助解决运行时错误的技巧都将受到赞赏。（重新启动内核没有帮助）
也许我没有正确实例化“双向”？

请注意：此问题与在“ X”类型的问题之前需要编译吗？
注2：可以在此处找到相同代码的R示例

Answer 1

找到它，
使用双向时，应将其视为一个层，将input_shape移到Bidirectional（）而不是GRU（）对象中即可解决了该问题

所以

bidirectional_recurrent.add(Bidirectional(GRU(32, input_shape=(int(lookback/steps),
                            data_scaled.shape[-1]))))

变成

bidirectional_recurrent.add(Bidirectional(GRU(32), input_shape=(int(lookback/steps),
                            data_scaled.shape[-1])))